相关疑难解决方法(0)

如何在图像上绘制矩形,如下所示:

import matplotlib.pyplot as plt
from PIL import Image
import numpy as np
im = np.array(Image.open('dog.png'), dtype=np.uint8)
plt.imshow(im)

我不知道接下来要做什么.

我目前正在使用Bresenham的算法绘制线条,但它们(当然)厚度为一个像素.我的问题是绘制任意厚度线条的最有效方法是什么？

我使用的语言是C.

我想将Shapely用于我的计算几何项目。为此，我需要能够可视化和显示多边形，直线和其他几何对象。我试图为此使用matplotlib，但遇到了麻烦。

from shapely.geometry import Polygon
import matplotlib.pyplot as plt

polygon1 = Polygon([(0,5),
                    (1,1),
                    (3,0),
                    ])

plt.plot(polygon1)
plt.show()

我希望能够在绘图中显示此多边形。我将如何更改我的代码来做到这一点？

我有以下图片

我使用找到轮廓

contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_LIST, cv2.CHAIN_APPROX_NONE)
contour = contours[0]

接下来，我确定center轮廓的

def find_center(contour: np.ndarray) -> tuple:
    M = cv2.moments(contour)
    x = int(M["m10"] / M["m00"])
    y = int(M["m01"] / M["m00"])

    return x, y

我想在网格中显示轮廓，其中center代表原点/(0,0) 点。所以，我减去 的center每个 xy 点的contour。

接下来，我想使用这些新坐标作为 的输入plt.contour。我需要创建一个网格

xs = new_contour[:,:,0].flatten()
ys = new_contour[:,:,1].flatten()

x = np.arange(int(min(xs)), int(max(xs)), 1) 
y = np.arange(int(min(ys)), int(max(ys)), 1) 
X, Y = np.meshgrid(x, y)

如何定义/处理Z输出开始如下所示：

编辑

按照建议，我尝试使用patch.Polygon.

p = …